Qidian Reader

起点中文网好书推荐与榜单查询。Use when the user wants to find good novels on Qidian (起点中文网), browse rankings by genre or category, get personalized book recommendations, or discover trending/completed novels. Real-time ranking access should be done through openclaw browser automation rather than curl because Qidian uses anti-bot protection and dynamic rendering.

起点好书推荐 Qidian Reader

通过 openclaw 的浏览器自动化能力访问起点中文网榜单页，等待页面真实渲染完成后提取书单数据，再结合用户偏好做推荐。

不要把 curl 作为主路径。起点存在反爬和动态渲染，默认必须使用 openclaw 浏览器自动化；如果仍然被风控，就要明确降级，而不是假装拿到了实时榜单。

榜单 URL 完整列表 → references/urls.md 分类与标签说明 → references/categories.md

触发时机

• "帮我找几本好看的玄幻小说"
• "起点现在什么书最火"
• "推荐几本完结的都市爽文"
• "我喜欢《诡秘之主》这种风格，有类似的吗"
• "最近有什么新书值得看"
• "帮我找几本适合睡前看的轻松小说"

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Step 1：理解用户需求

从用户描述中提取以下维度：

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题材偏好：玄幻/仙侠/都市/历史/科幻/悬疑/军事/游戏/轻小说
  → 未指定则抓全部分类榜单

完结状态：连载中 / 已完结 / 不限
  → 完结优先抓完本榜，连载抓主榜单

参考作品：用户提到的喜欢的书
  → 提取该书的核心标签，作为推荐依据

字数偏好：短篇(<100万字) / 中篇(100-300万) / 长篇(>300万)
  → 从抓取数据的字数字段筛选

其他要求：免费/VIP、男频/女频、新书/老书

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Step 2：选择榜单并通过 openclaw 浏览器自动化抓取

根据用户需求选择对应榜单，见 references/urls.md。

抓取原则

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1. 必须调用 openclaw 的真实浏览器上下文，不要只请求静态 HTML。
2. 等待榜单列表、书名、作者等关键节点渲染完成后再提取。
3. 优先执行页面内 DOM 提取，不要依赖整页 HTML 正则。
4. 单次任务控制访问频率，避免连续高频打开多个榜单页。
5. 如果页面出现验证、跳转或空白榜单，明确告知用户“实时榜单暂时不可稳定获取”，并降级为基于用户口味和已知热门书的推荐。

推荐执行方式

优先使用 openclaw 提供的浏览器自动化能力。推荐流程：

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打开目标榜单 URL
  → 等待 networkidle 或榜单主容器出现
  → 检查是否进入反爬/验证页
  → 在页面上下文内 querySelectorAll 提取书名、作者、分类、字数、简介、链接
  → 结果去重、清洗、结构化
  → 进入推荐逻辑

必要时：
  → 放慢节奏
  → 只抓 1-2 个榜单
  → 保留截图或页面标题用于诊断

自动化抓取失败处理

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页面标题、DOM、截图显示验证页/风控页
  → 不要继续硬刷
  → 终止本轮抓取
  → 告知用户当前实时数据不可稳定获取
  → 切换到“基于用户口味 + 经典热门书 + 已知榜单记忆”的降级推荐

页面打开成功但内容为空或节点缺失
  → 等待3-5秒后重试一次
  → 仍失败则只保留当前已成功抓到的榜单结果

浏览器环境不可用
  → 明确说明该 skill 依赖浏览器自动化
  → 不要伪装成实时抓取成功

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Step 3：解析提取书目信息

从浏览器已渲染的 DOM 中提取以下字段：

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书名       → <h2> 或 class 含 "book-name" 的元素
作者       → class 含 "author" 的元素
分类       → class 含 "tag" 或 "type" 的元素
字数       → 含 "万字" 的文本节点
连载状态   → "连载" / "完本"
简介       → class 含 "intro" 或 "desc" 的元素
月票数     → 榜单排名旁的数字（月票榜专有）
链接       → 书籍详情页 URL

提取后转为结构化列表，每本书保留：书名、作者、分类、字数、状态、简介摘要、链接。

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Step 4：智能筛选与推荐

基于抓取数据 + 用户需求，进行以下处理：

按用户偏好筛选：

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字数筛选：用户要短篇 → 过滤掉 >150万字的书
完结筛选：用户要完结 → 只保留"完本"标记的书
分类筛选：已在抓取时通过 chn 参数处理

参考书匹配推荐：

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用户说"类似《诡秘之主》"：
  → 《诡秘之主》标签：西方奇幻、克苏鲁、悬疑、硬核世界观
  → 在抓取结果中优先推荐：奇幻分类 + 悬疑元素 + 大字数
  → 同时补充大模型知识：风格相近的经典作品

多榜单交叉验证：

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同一本书在月票榜 + 畅销榜 + 阅读榜都排名靠前
→ 标记为"多榜推荐"，权重最高

抓取降级时的推荐策略：

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如果实时榜单抓取失败：
  → 明确标注“以下推荐不代表当前实时榜单，仅基于已知热门作品和你的口味偏好”
  → 优先给出高确定性的经典作品、完本精品、同风格代表作

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Step 5：格式化输出

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📚 起点好书推荐
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数据来源：起点中文网榜单页 / 降级推荐
采集方式：openclaw 浏览器自动化渲染后提取
筛选条件：玄幻 · 连载中 · 不限字数

🏆 强烈推荐（多榜上榜）

1. 《书名》— 作者名
   📖 玄幻 | 🔄 连载中 | 📝 320万字
   💡 简介摘要（50字以内）
   ⭐ 月票榜 #2 · 畅销榜 #1

2. 《书名》— 作者名
   ...

✨ 也值得看

3-5. ...（次推荐，上了一个榜单）

🎯 根据你的口味特别推荐

（结合用户提到的参考书，补充1-2本风格相近的经典完结作品，
来自模型知识或稳定书库，标注"经典推荐"以区分实时榜单数据）

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🔗 查看完整榜单：https://www.qidian.com/rank/

如果用了降级结果，必须明确标注：

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本次未能稳定获取实时榜单，以下为基于你的口味偏好和已知热门作品给出的替代推荐。

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多轮对话支持

用户对推荐结果有进一步要求时：

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"有没有完结的"     → 优先抓完本榜；抓不到则推荐已知完本精品
"字数少一点的"     → 筛选 <150万字
"有没有免费的"     → 优先抓免费榜
"第一本讲什么的"   → 展开该书的详细简介
"还有其他类似的吗" → 扩展同分类推荐

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注意事项

• 该 skill 的实时数据获取默认依赖 openclaw 浏览器自动化，不依赖裸 curl
• 若触发反爬或验证页，应立即降级，不要伪造实时榜单结果
• 起点榜单数据每天更新，抓取成功时结果反映当前实时排名
• 部分内容为 VIP 付费章节，免费读者只能看前几章
• 女频内容在女生网（nvsheng.qidian.com），与主站榜单分开
• 如抓取失败，可引导用户直接访问 https://www.qidian.com/rank/